rpart参数设置
ßrpart.control对树进行一些设置
Þxval是10折交叉验证
Þminsplit是最小分支节点数，这里指大于等于20，那么该节点会继续分划下去，否则停止
Þminbucket：叶子节点最小样本数
Þmaxdepth：树的深度
Þcp全称为complexity parameter，指某个点的复杂度，对每一步拆分，模型的拟合优度必须提高的程度
ßna.action：缺失数据的处理办法，默认为删除因变量缺失的观测而保留自变量缺失的观测。
ßmethod：树的末端数据类型选择相应的变量分割方法:
ß连续性method=“anova”,离散型method=“class”,计数型method=“poisson”,生存分析型method=“exp”
ßparms用来设置三个参数:先验概率、损失矩阵、分类纯度的度量方法（gini和information）
ßcost是损失矩阵，在剪枝的时候，叶子节点的加权误差与父节点的误差进行比较，考虑损失矩阵的时候，从将“减少-误差”调整为“减少-损失”
绘图结果
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